深度揭秘:我们是如何设计一个每天同步万亿数据的神器 - SeaTunnel 架构解密
"设计一个能支撑万亿级数据同步的系统挑战有多大?来告诉你一个从 0 到 1 的故事..."
一个深夜的求助
2021 年的一个深夜,正准备关电脑休息,一个运维电话打了进来:
"救命!整个数据同步系统都崩溃了,3000 多张表的同步全部积压,业务系统已经开始报警了..."
电话那头是业务线技术负责人,声音中带着焦虑。这不是数据平台第一次接到类似求助,但这次的规模确实让人吃惊:
数据规模:每天新增 100TB+
同步需求:3000+张表离线/实时同步
延迟要求:秒级
当前状态:整体延迟超过 3 小时,且持续恶化
"系统资源占用情况怎么样?"。
"惨不忍睹!数据库连接数已接近打满,CPU 80%以上,内存告警..."
经过通宵紧急补丁
程序发布才算临时解决,事后进行复盘加上跟 SeaTunnel 社区的用户们进行交流后,发现类似的问题在社区也经常被大家遇到,这不仅仅是一个技术问题,更是整个行业的痛点。
经过分析,团队发现传统数据同步系统存在几大致命问题:

我们仔细梳理了数据同步与集成业务的场景

要命的是,当时市面上的解决方案都不尽如人意:
方案 A:性能好,但部署太重,依赖一堆组件
方案 B:轻量级,但性能和稳定性跟不上,还是单机的
方案 C:维护成本高,难以跟上业务发展
正是这些现实问题,促使我们开始了 SeaTunnel 新引擎的设计之旅。
一句题外话,Zeta 现在被社区亲切的称之为 “泽塔奥特曼”,给人类带来光和希望,Zeta 也正在给数据集成行业注入全新的动力引擎。
从需求到架构
设计目标
团队给自己定了几个看似"不可能完成"的目标:
性能:支持万亿级数据同步
易用性:5 分钟上手,30 分钟部署
扩展性:对自定义连接器实现几个类就可以
稳定性:7*24 小时稳定运行
资源占用:比传统方案节省至少一倍以上
核心架构
经过和社区的各路大神连续几个月 N 多次讨论和迭代,我们最终确定了这样的架构:
那既然社区花了 2 年时间在打造一个全新的同步引擎,SeaTunnel 到底做了哪些让人耳目一新的创新呢?
SeaTunnel 的核心技术创新
2.0 多引擎支持
这是社区做的一件大事,让我们一起从多个角度深入分析 SeaTunnel 为什么要做多引擎支持。
历史背景:
最初的选择 - Spark
批处理性能优秀
社区活跃
运维相对简单
实时需求推动下 - Flink
实时数据同步需求增加
对延迟敏感度提高
Zeta 横空出世
而随着数据量和场景的深入,我们逐渐的意识到 Spark 和 Flink 的突出优势是作为计算引擎而生的,用户需要的是能满足同步场景的引擎,比如用户需要:
同时支持批同步和流同步
极致的性能和极少的资源使用
实时的看到速率、进度监控变化
组件依赖轻量级、减少运维复杂度
而还有一个也很痛的点儿是 Spark 和 Flink 发的版本中间间是有很多不兼容的,比如你适配了 Flink 1.13,然后 Flink 1.14 发布了,需要再重新适配一遍 1.14,这么多 Connector 都需要重新适配,适配量非常大。
在社区大佬们的一致努力下,SeaTunnel Zeta 引擎横空出世,Zeta 引擎的优秀设计如今已经成为很多社区的学习对象,比如 SeaTunnel 做了第一个大动作就是添加了一个 Translation 翻译层,SeaTunnel 通过翻译层实现了不同引擎版本的兼容,所以 SeaTunnel 可以支持 Zeta、Flink、Spark 引擎之一作为运行时引擎
适配层结构:
下图为 SeaTunnel 对 Flink 和 Spark 的支持实现:

智能连接池管理
传统数据同步系统最大的性能瓶颈之一就是数据库连接资源的浪费。 智能连接池 不再是一张表一个连接,而是根据负载动态分配:
优化前
优化后
零拷贝数据传输
传统方案
SeaTunnel 方案
自适应反压
动态线程调度
SeaTunnel 使用了动态线程调度技术,这种设计带来的性能提升是惊人的:
插件化设计
SeaTunnel 的插件系统采用了 SPI(Service Provider Interface) + 动态类加载的方式,主要包含以下几个核心组件:
Plugin System Architecture
整个插件的加载流程如下:
在实践过程,我们遇到 1 个棘手问题:
不少用户是 hive1、hive2、hive3 及各厂商又自己改造的 hive 版本,这样不可避免遇到的问题就是怎么让 Connector 之间可以保持兼容,这时候社区提出来插件隔离机制来解决这个问题,SeaTunnel 通过自定义的类加载器实现了插件间的隔离:
技术背后的故事
在开发过程中,我们也遇到了一些有趣的挑战:
内存泄漏之谜
有一次,系统运行一段时间后内存在持续的上涨。经过几天的跟踪排查,发现是因为某些特殊字符导致的内存溢出。
解决过程也不难,关键但找到问题着实让我们出了一身冷汗。
幽灵数据问题
在全量同步时,偶尔会出现一些"幽灵数据"。最后发现是因为批处理时没有正确处理边界情况,导致出现了短暂的数据不一致。
性能断崖
系统在处理某些特定数据模式时,性能会突然下降 40%。通过添加自适应批处理机制,完美解决了这个问题。
结语
正如 Linus Torvalds 说过的:"Talk is cheap. Show me the code."
但今天我想说的是:"Code is cheap. Show me the value."
技术的价值不在于它有多复杂,而在于它能解决多少实际问题。
SeaTunnel 的成功证明:有时候,最优雅的解决方案往往是最简单的。
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